論文の概要: Hot-Swap MarkBoard: An Efficient Black-box Watermarking Approach for Large-scale Model Distribution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.20650v1
• Date: Mon, 28 Jul 2025 09:14:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-29 16:23:58.064641
• Title: Hot-Swap MarkBoard: An Efficient Black-box Watermarking Approach for Large-scale Model Distribution
• Title（参考訳）: ホットスワップMarkBoard:大規模モデル分散のための効率的なブラックボックス透かし手法
• Authors: Zhicheng Zhang, Peizhuo Lv, Mengke Wan, Jiang Fang, Diandian Guo, Yezeng Chen, Yinlong Liu, Wei Ma, Jiyan Sun, Liru Geng,
• Abstract要約: 本稿では,効率的な透かし手法であるHot-Swap MarkBoardを提案する。 ユーザ固有の$n$-bitバイナリシグネチャを、独立して複数の透かしを埋め込むことでエンコードする。 この方法はブラックボックス検証をサポートし、様々なモデルアーキテクチャと互換性がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.60627694687767
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recently, Deep Learning (DL) models have been increasingly deployed on end-user devices as On-Device AI, offering improved efficiency and privacy. However, this deployment trend poses more serious Intellectual Property (IP) risks, as models are distributed on numerous local devices, making them vulnerable to theft and redistribution. Most existing ownership protection solutions (e.g., backdoor-based watermarking) are designed for cloud-based AI-as-a-Service (AIaaS) and are not directly applicable to large-scale distribution scenarios, where each user-specific model instance must carry a unique watermark. These methods typically embed a fixed watermark, and modifying the embedded watermark requires retraining the model. To address these challenges, we propose Hot-Swap MarkBoard, an efficient watermarking method. It encodes user-specific $n$-bit binary signatures by independently embedding multiple watermarks into a multi-branch Low-Rank Adaptation (LoRA) module, enabling efficient watermark customization without retraining through branch swapping. A parameter obfuscation mechanism further entangles the watermark weights with those of the base model, preventing removal without degrading model performance. The method supports black-box verification and is compatible with various model architectures and DL tasks, including classification, image generation, and text generation. Extensive experiments across three types of tasks and six backbone models demonstrate our method's superior efficiency and adaptability compared to existing approaches, achieving 100\% verification accuracy.
• Abstract（参考訳）: 近年、ディープラーニング(DL)モデルはOn-Device AIとしてエンドユーザデバイスにデプロイされ、効率とプライバシが改善されている。 しかしながら、このデプロイメントトレンドは、モデルが多数のローカルデバイスに分散されているため、より深刻な知的財産権(IP)リスクを引き起こすため、盗難や再配布に対して脆弱である。 ほとんどの既存のオーナシップ保護ソリューション(バックドアベースの透かしなど)は、クラウドベースのAI-as-a-Service(AIaaS)用に設計されており、各ユーザ固有のモデルインスタンスに固有の透かしを持たなければならない大規模な分散シナリオに直接適用できない。 これらの手法は通常固定された透かしを埋め込むが、埋め込んだ透かしを変更するにはモデルを再訓練する必要がある。 これらの課題に対処するために,効率的なウォーターマーキング手法であるHot-Swap MarkBoardを提案する。 ユーザ固有の$n$-bitバイナリシグネチャを、複数の透かしをマルチブランチのローランド適応(LoRA)モジュールに独立して埋め込むことで、ブランチスワップによるリトレーニングなしに効率的な透かしカスタマイズを可能にする。 パラメータ難読化機構は、さらに、透かし重みをベースモデルのものと絡めて、モデル性能を劣化させることなく除去を防止する。 ブラックボックス検証をサポートし、分類、画像生成、テキスト生成を含む様々なモデルアーキテクチャやDLタスクと互換性がある。 3種類のタスクと6つのバックボーンモデルにまたがる広範囲な実験は、既存の手法と比較して、我々の手法の効率と適応性が優れており、検証精度は100%である。

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